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개요

연결된 시트는 BigQuery 데이터 웨어하우스의 성능과 규모를 익숙한 Google Sheets 환경에서 제공합니다. 연결된 시트를 사용하면 SQL과 같은 컴퓨터 언어에 대한 전문 지식이 없어도 Sheets에서 수십억 행 및 페타바이트 단위의 데이터를 분석할 수 있습니다.

따라서 데이터 분석가뿐만 아니라 누구나 피벗 테이블, 차트, 수식을 대규모 데이터 세트에 적용하여 가장 가치 있는 고객 또는 제품 라인에 주력하고, 예측 모델을 개발하고, 트렌드를 파악하고, 손쉽게 임시 분석을 수행할 수 있습니다.

실습 내용

이 실습에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

• BigQuery 데이터 세트를 Google Sheets에 연결합니다.
• 수식을 사용하여 팁을 포함한 택시 운행의 비율 계산
• 차트를 사용하여 결제 유형의 인기도와 추세 파악
• 피벗 테이블을 사용하여 택시 요금이 가장 비싼 시간대 찾기
• 추출을 사용하여 BigQuery의 원시 데이터를 연결된 시트로 가져오기
• 계산된 열을 사용하여 기존 열을 변환/조합한 새 열 만들기
• 예약된 새로고침 기능을 사용하여 분석을 위한 자동 데이터 새로고침을 설정합니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

작업 1. Google Sheets 열기

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 왼쪽에 있는 패널에서 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보를 확인할 수 있습니다.

2. 새 시크릿 창에서 Google Sheets 홈페이지를 엽니다.

3. Google 로그인 페이지에서 연결 세부정보 패널의 사용자 이름을 붙여넣은 후 비밀번호도 복사하여 붙여넣습니다.

참고: 계정 선택 페이지가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다. 참고: '연결 세부정보' 패널에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. 본인의 Qwiklabs 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 개인용 Google Cloud 계정이 있어도 요금 청구 방지를 위해 이 실습에서는 사용하지 마세요.

4. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

• 이용약관에 동의하세요.
• 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 마세요.
• 무료 평가판을 신청하지 마세요.

잠시 후 Google Sheets 홈페이지로 이동됩니다.

5. Google Sheets 탭에서 새로운 스프레드시트 시작하기 아래의 빈 스프레드시트 버튼을 클릭하여 새 시트를 만듭니다. 이후 단계에서는 이 시트를 BigQuery 데이터 세트에 연결합니다.

작업 2. BigQuery 데이터 세트에 연결

분석할 데이터는 시카고 내의 택시 운행 데이터입니다. 먼저 BigQuery에서 제공되는 시카고 택시 공개 데이터 세트를 Google Sheets에 연결합니다.

1. 데이터 > 데이터 커넥터 > BigQuery에 연결을 선택합니다.

2. 스프레드시트에서 빅데이터 연결 및 분석하기 팝업이 표시되면 연결을 클릭합니다.

3. 프로젝트 ID > 공개 데이터 세트 > chicago_taxi_trips를 선택합니다.

4. taxi_trips를 선택하고 연결을 클릭합니다.

약 1분 후에 성공 메시지가 표시됩니다. BigQuery 데이터 세트를 Google Sheets에 연결했습니다.

작업 3. 수식

다음으로는 연결된 시트에서 수식을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 시카고에 몇 개의 택시 회사가 있는지 알아봅니다.

1. 함수 > COUNTUNIQUE를 선택하고 새 시트에 추가합니다.

2. 새 시트가 선택되어 있는지 확인하고 만들기를 클릭하여 새 시트에 추가합니다.

3. 회사 열을 지정하기 위해 행 1, 열 A의 셀값을 다음으로 변경합니다.

=COUNTUNIQUE(taxi_trips!company)

4. 적용을 클릭합니다.

시카고에는 176개의 택시 회사가 있는 것으로 보입니다. 단, 데이터에 액세스한 날짜에 따라 결과가 다를 수 있습니다.

다음으로 팁을 받은 시카고 택시 운행의 비율을 계산합니다.

5. COUNTIF 함수를 사용하여 팁을 받은 운행의 총횟수를 구합니다. 행 1, 열 D의 셀에 다음 함수를 복사하여 붙여넣습니다.

=COUNTIF(taxi_trips!tips,">0")

6. 적용을 클릭합니다.

7. 이제 COUNTIF 함수를 사용하여 요금이 0보다 큰 운행의 총횟수를 구합니다. 행 1, 열 E의 셀에 다음 함수를 추가합니다.

=COUNTIF(taxi_trips!fare,">0")

8. 적용을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 연결된 시트에서 수식 사용

9. 마지막으로 이전 두 단계에서 구한 값을 비교합니다. 행 1, 열 F의 셀에 다음 함수를 추가합니다.

=D1/E1

팁을 받은 시카고 택시 운행의 비율은 약 38.6%인 것으로 나타납니다. 단, 데이터에 액세스한 날짜에 따라 결과가 다를 수 있습니다.

작업 4. 차트

사람들은 택시를 이용할 때 어떤 결제 수단을 사용할까요? 모바일 결제로 인한 수익은 시간이 지남에 따라 어떻게 변했을까요?

차트를 사용해 이 정보를 확인해 보겠습니다.

1. Google Sheets 페이지 하단에서 taxi_trips 탭을 클릭하여 해당 탭으로 돌아갑니다.

2. 차트 버튼을 클릭합니다. 새 시트가 선택되어 있는지 확인하고 만들기를 클릭합니다.

3. '차트 편집기' 창의 '차트' 유형에서 원형 차트를 선택합니다.

4. 오른쪽에 다양한 데이터 열이 나열됩니다. payment_type을 라벨 필드로 드래그합니다. 그런 다음 요금을 값 필드로 드래그하고 적용을 클릭합니다.

5. 현금 결제의 값이 신용카드 결제의 값보다 약간 많습니다.

6. 값 > 요금에서 '합계'를 개수로 변경합니다. 적용을 클릭합니다.

7. 현금 거래 횟수가 신용카드 거래 횟수보다 훨씬 많으므로 신용카드 거래의 평균값이 더 높음을 알 수 있습니다.

다음으로 선 차트를 사용하여 모바일 결제가 시간이 지남에 따라 어떻게 변했는지 알아보겠습니다.

8. Google Sheets 페이지 하단에서 taxi_trips 탭을 선택하여 돌아갑니다.

9. 차트 버튼을 선택합니다. 새 시트가 선택되어 있는지 확인하고 만들기를 클릭합니다.

10. 차트 유형 드롭다운을 클릭하고 선 아래의 첫 번째 옵션을 선택합니다.

11. trip_start_timestamp를 X축 필드로 드래그합니다.

12. 그룹화 기준 옵션을 선택하고 드롭다운 목록에서 년-월을 선택합니다.

13. 요금을 계열 필드로 드래그합니다.

14. 적용을 클릭합니다.

전체 수익은 2015년이 가장 높습니다. 그렇다면 모바일 결제로 인한 수익은 시간이 지남에 따라 어떻게 변했을까요?

15. 필터 아래에서 추가 > payment_type을 클릭합니다.

16. 모든 항목 표시 상태 드롭다운을 선택합니다.

17. 조건별 필터링 드롭다운을 클릭하고 목록에서 텍스트에 포함됨을 선택합니다.

18. 값 필드에 모바일을 입력합니다.

19. 확인을 클릭합니다.

20. 적용을 클릭하여 새로운 선 차트를 생성합니다.

차트를 보면 모바일 결제가 전반적으로 상승 추세임을 알 수 있을 것입니다. 그래프에서 그밖에 어떤 것을 관찰할 수 있나요?

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 차트 사용

작업 5. 피벗 테이블

택시 승차 횟수가 가장 많은 시간대는 언제일까요? 이 섹션에서는 피벗 테이블을 사용하여 이를 분석합니다.

1. Google Sheets 페이지 하단에서 taxi_trips 탭을 선택하여 돌아갑니다.

2. 피벗 테이블 버튼을 클릭합니다.

3. 새 시트가 선택되어 있는지 확인하고 만들기를 클릭합니다.

4. trip_start_timestamp를 행 필드로 드래그합니다.

5. '그룹화 기준' 옵션으로 시간을 선택합니다.

6. 요금을 값 필드로 드래그합니다.

7. 요약 기준 옵션으로 COUNTA를 선택합니다.

8. 적용을 클릭합니다.

이제 시간대별(24시간제) 승차 횟수를 나열한 테이블이 표시됩니다.

택시 승차 횟수가 가장 많은 시간대는 언제인가요?

다음으로는 요일별로 분류하겠습니다.

9. trip_start_timestamp를 열 필드로 드래그합니다.

10. 그룹화 기준 옵션에서 요일을 선택합니다.

11. 적용을 클릭합니다.

12. 데이터 범위 B3:H26을 선택하고 서식 > 숫자 > 숫자를 선택합니다.

13. 데이터를 더 쉽게 읽을 수 있도록 소수점 이하 자릿수 감소 버튼을 두 번 클릭합니다.

이제 조건부 서식을 적용해 보겠습니다.

14. 왼쪽 상단 셀(일요일의 첫 번째 값)을 클릭한 다음 Shift 키를 누른 상태로 오른쪽 하단 셀(토요일의 마지막 값)을 클릭하여 모든 데이터 셀을 선택합니다.

15. 모든 셀을 선택한 상태에서 서식 > 조건부 서식을 클릭합니다.

16. 색상 스케일을 선택합니다.

17. 미리보기에서 색상을 선택하고 흰색에서 녹색으로를 선택합니다. 이렇게 하면 높은 값은 녹색, 낮은 값은 흰색으로 표시됩니다.

18. 완료를 클릭합니다.

19. X를 클릭하여 조건부 서식 창을 닫습니다.

20. 주말의 경우 오전 이른 시간에, 평일의 경우 일반적인 업무 시간의 시작과 끝에 승차 횟수가 가장 많은 것을 확인할 수 있습니다.

택시 요금이 가장 비싼 시간대는 언제일까요?

21. 값 필드에서 요약 기준 옵션을 평균으로 변경합니다.
22. 적용을 클릭합니다.

택시 요금이 가장 비싼 시간대는 월요일 이른 아침인 것으로 나타납니다.

피벗 테이블을 사용해 다른 데이터 조합도 자유롭게 살펴보고 어떤 유용한 정보를 얻을 수 있는지 확인해 보세요.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 피벗 테이블 사용

작업 6. 추출 사용

경우에 따라 데이터 세트의 소규모 하위 집합만으로 작업하기도 합니다. 원시 데이터 자체를 더 자세히 살펴보고자 할 때도 있습니다. 이런 경우 BigQuery에서 데이터 세트의 하위 집합을 연결된 시트로 가져오는 것이 더 쉬울 수 있습니다.

연결된 시트에서는 기본적으로 BigQuery의 원시 데이터 500행을 미리 볼 수 있습니다. 연결된 시트에 더 많은 데이터를 가져오려면 추출을 사용하면 됩니다.

이 예시에서는 trip_start_timestamp, 요금, 팁, 유료 도로 열에서 25,000행의 데이터를 추출하고 최신 운행순으로 정렬합니다.

1. Google Sheets 페이지 하단에서 taxi_trips 탭을 선택하여 돌아갑니다.

2. 추출 버튼을 클릭합니다.

3. 새 시트가 선택되어 있는지 확인하고 만들기를 클릭합니다.

4. 추출 편집기 창에서 '열' 섹션 아래의 수정을 클릭하고 trip_start_timestamp, 요금, 팁, 유료 도로 열을 선택합니다. 계속하기 위해 드롭다운 상자 바깥을 클릭합니다.

5. 정렬 섹션에서 추가를 클릭하고 trip_start_timestamp를 선택합니다. 내림차순을 클릭하여 오름차순과 내림차순 간에 전환합니다.

6. 행 한도에서 25000을 그대로 두어 25,000행을 가져옵니다.

7. 적용을 클릭합니다.

작업이 끝났습니다. BigQuery에서 수천 개의 원시 데이터 행을 연결된 시트로 추출했습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 추출 사용

작업 7. 계산된 열

계산된 열을 사용하면 기존 열을 변환하거나 조합한 새 열을 추가할 수 있습니다. 팁의 비율을 계산하는 계산된 열을 만들어 보겠습니다.

1. Google Sheets 페이지 하단에서 taxi_trips 탭을 선택하여 돌아갑니다.
2. 계산된 열 버튼을 클릭합니다.

오른쪽에 데이터 세트의 열과 사용 가능한 함수가 표시됩니다. 설명에 있는 물음표 아이콘을 클릭하여 계산된 열의 예시를 확인할 수도 있습니다.

3. 계산된 열 이름 필드에 tip_percentage를 입력합니다.
4. 그런 다음 수식 필드에 다음 수식을 복사하여 붙여넣습니다.

=IF(fare>0,tips/fare*100,0)

5. 추가를 클릭합니다.

6. 적용을 클릭합니다.

이제 tip_percentage 열에서 요금 중 팁의 비율을 확인할 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 계산된 열

작업 8. 전체 새로고침/예약된 새로고침

기본적으로 연결된 시트에서 수행한 모든 분석은 새로고침할 때까지 변경되지 않습니다. 즉, BigQuery의 데이터가 변경되더라도 차트와 테이블은 예기치 않게 변경되는 일이 없습니다.

이번에는 분석을 최신 데이터로 업데이트하거나 정기 업데이트를 예약하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 차트나 테이블을 업데이트하려면 차트나 테이블을 선택한 다음 새로고침 버튼을 클릭합니다.

데이터 세트 이름 옆에 있는 새로고침 옵션 버튼을 클릭한 다음 전체 새로고침을 클릭하여 연결된 시트의 분석 전체를 최신 데이터로 업데이트할 수도 있습니다.

2. 새로고침을 예약하려면 '새로고침' 옵션 사이드바 하단 근처에 있는 새로고침 예약하기를 클릭합니다.

3. 마지막으로 자동 데이터 새로고침을 원하는 빈도와 시간을 선택합니다.

4. 저장을 클릭합니다.

수고하셨습니다

지금까지 학습한 내용은 다음과 같습니다.

• BigQuery 데이터 세트를 Google Sheets에 연결합니다.
• 수식을 사용하여 팁을 포함한 택시 운행의 비율 계산
• 차트를 사용하여 결제 유형의 인기도와 추세 파악
• 피벗 테이블을 사용하여 택시 요금이 가장 비싼 시간대 찾기
• 추출을 사용하여 BigQuery의 원시 데이터를 연결된 시트로 가져오기
• 계산된 열을 사용하여 기존 열을 변환/조합한 새 열 만들기
• 예약된 새로고침 기능을 사용하여 분석을 위한 자동 데이터 새로고침을 설정합니다.

연결된 시트의 더 많은 기능을 자유롭게 직접 살펴보세요. 감사합니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 5월 27일

실습 최종 테스트: 2025년 5월 27일

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